AI活用・データ設計 ピープルアナリティクスを導入する前に決めるべきこと
前回は、採用面接で聞いてはいけない質問と、その背景にある法的根拠について整理しました。データの取り扱いというつながりで、今回はピープルアナリティクスを導入する前に決めておくべきことを取り上げます。「ピープルアナリティクスを始めよう」という話...
2026-06
AI活用・データ設計 
採用・定着 採用面接で聞いてはいけない質問、実は法的リスクがある
前回は、組織コンセプトを欠いたまま制度変更を進めると従業員の反発を招きやすいという構造について整理しました。制度変更だけでなく、入社よりも前の段階、つまり採用面接にも、会社が悪気なく法的リスクを抱えてしまっている場面があります。今回は、採用...
評価制度 制度変更で従業員の反発を招く会社に共通するのは、「組織コンセプト」の欠如である
前回は、AIで離職予測をやろうとして失敗する会社のパターンについて整理しました。AI活用がうまくいかない背景には、ツールの性能ではなく導入前の準備不足があることを取り上げましたが、これは人事領域の他の取り組みにも共通する話です。今回は視点を...
AI活用・データ設計 AIで離職予測をやろうとして失敗する会社のパターン
前回は、人事データを統合する前に整理すべき「項目の定義ズレ」について整理しました。この定義ズレを放置したまま、AIを使った離職予測に取り組もうとすると、さらに大きな失敗につながります。今回は、AI離職予測の導入でよく見られる失敗パターンを整...
AI活用・データ設計 人事データを統合する前に整理すべき「項目の定義ズレ」
前回は、退職面談(エグジットインタビュー)の質問リストのひな形について整理しました。退職面談で得られる情報も、評価データも、勤怠データも、本来であれば組織全体の傾向を把握するために統合して活用したいものです。しかし、いざ人事データを統合しよ...
テンプレート 退職面談(エグジットインタビュー)の質問リストひな形
前回は、評価面談シートのテンプレートと使い方の注意点について整理しました。評価面談が在籍中の認識をすり合わせる場であるのに対し、退職面談(エグジットインタビュー)は退職という決断が固まった後に行う、組織にとって最後の情報収集の機会です。今回...
テンプレート 評価面談シートのテンプレートと使い方の注意点
前回は、オンボーディング設計を間違えると離職率が上がってしまう理由について整理しました。入社後の定着を支える仕組みと同じくらい重要なのが、入社後も継続する「評価面談」の運用です。今回は、評価面談シートの基本的なテンプレートと、運用時に陥りや...
採用・定着 オンボーディング設計を間違えると離職率が上がる理由
前回は、リファラル採用が機能しない会社に共通する構造的な問題を整理しました。採用の入口を整えても、入社後の受け入れ方が整っていなければ、せっかく採用した人材が早期に離職してしまいます。今回は、その入社後のフェーズ、「オンボーディング」の設計...
採用・定着 リファラル採用がうまくいかない会社の構造的な問題
前回は、早期離職が続く会社に共通する「採用基準のズレ」について整理しました。基準そのものが属人化していると、採用手法を変えても同じ問題が形を変えて現れます。今回はその代表例として、多くの会社が期待した成果を得られていない「リファラル採用」を...
採用・定着 早期離職が続く会社に共通する「採用基準のズレ」
「採用は順調なのに、3ヶ月以内にやめる人が多い」——これまで評価制度や管理監督者の運用を中心に取り上げてきましたが、今回からは「採用・定着」のテーマも整理していきます。最初に扱うのは、多くの会社が見落としている採用基準そのものの問題です。早...